¿Qué es extrapolate?
Extrapolar es utilizar el comportamiento conocido de algo para predecir su comportamiento futuro. Un observador puede extrapolar utilizando una fórmula, datos organizados en un gráfico o programado en un modelo de computadora. Siguiendo el método científico, la extrapolación es una técnica que un analista aplica para generalizar a partir de varias formas de datos recopilados. El tipo de extrapolación matemática utilizada dependerá de si los datos recopilados son continuos o periódicos.
Un ejemplo cotidiano de extrapolación se ilustra en cómo los peatones cruzan de forma segura las calles ocupadas. Cuando los peatones cruzan una calle, sin saberlo, recopilan información sobre la velocidad de un automóvil que se dirige hacia ellos. Por ejemplo, el ojo puede capturar la apariencia en expansión de los faros delanteros en varios puntos diferentes, y luego el cerebro extrapola, o proyecta el movimiento del vehículo hacia el futuro, juzgando si el vehículo llegará a la ubicación del peatón antes, o después, él o ella ha podido cruzar elE Street.
En las matemáticas aplicadas, se puede encontrar una fórmula que coincida con cualquier dato recopilado sobre el comportamiento del universo físico, una extrapolación llamada ajuste de curva. Cada curva ajustada a los datos tiene una ecuación que representa otros comportamientos bien documentados y similares. Las constantes y poderes de las ecuaciones generalizadas pueden ajustarse a los datos para predecir o extrapolar cambios en los datos fuera del rango recopilado. En los modelos de computadora, donde los datos se conocen en ubicaciones específicas y no en otros, se puede generar un espectro continuo de datos predictivos. Cuando se generan datos entre los puntos de datos conocidos, el proceso generalmente se conoce como interpolación, pero los mismos métodos se aplican: el software computacional para modelar sólidos usa métodos de elementos finitos para interpolar mientras que los programas para modelar fluidos usan métodos de volumen finito.
Algunas formas de extrapolación dependen de tERMS de las ecuaciones matemáticas utilizadas para adaptarse a los datos: lineal, polinomial y exponencial. Si dos conjuntos de datos varían a una velocidad constante entre sí, la extrapolación es lineal: puede representarse mediante una línea de pendiente constante. Un ejemplo de extrapolación polinomial es un ajuste de datos para formas cónicas y más complejas que contienen ecuaciones de orden tercera, cuarta o superior. Cuanto mayor sea el orden de la ecuación, más oscilaciones, curvas o ondas representan los datos. Por ejemplo, hay tantos máximos y mínimos en los datos como el orden de su ecuación de mejor ajuste.
Exponencial Extrapolation cubre conjuntos de datos que crecen o decaen exponencialmente. El crecimiento geométrico o la descomposición es un ejemplo de extrapolación exponencial. Estos tipos de proyecciones se pueden visualizar como curvas de población que muestran tasas de nacimiento y mortalidad: crecimiento y descomposición de la población. Por ejemplo, dos padres tienen dos hijos, pero esos dos, cada uno tienen dos, de modo que en tres generacionesS, el número de bisnietos será dos de la tercera potencia, o un exponente de tres, dos multiplicados por sí mismo tres veces, lo que resultará en ocho bisnietos.
La bondad de los datos extrapolados depende tanto del método de recopilación de los datos originales como del método de extrapolación elegido. Los datos pueden ser suaves y continuos como el movimiento de una bicicleta que roda cuesta abajo. También puede ser bromista como un ciclista que obliga a su bicicleta cuesta arriba en ataques y comienzos. Para extrapolar con éxito, el analista debe reconocer las características del comportamiento que tiene la intención de modelar.